本文關(guān)鍵詞： LiDAR 數(shù)字航空影像 LBP 形態(tài)學(xué) 建筑物提取　出處：《測繪學(xué)報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物提取存在植被點與建筑物點難以區(qū)分的問題,利用航空影像進(jìn)行城區(qū)建筑物提取則無法有效剔除陰影區(qū)域植被。本文融合LiDAR和航空影像兩種數(shù)據(jù)源,提出了改進(jìn)頂帽變換及局部二進(jìn)制模式(LBP)高程紋理分析的建筑物提取算法。首先將LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)化,通過改進(jìn)頂帽變換提取地面數(shù)據(jù)點,然后根據(jù)航空影像計算歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)值進(jìn)行植被粗提取,計算LBP高程紋理,精細(xì)區(qū)分植被點與建筑物點,最后利用形態(tài)學(xué)操作填充建筑物孔洞,以檢測出的建筑物點為種子點進(jìn)行區(qū)域生長,得到完整的建筑物點集合。試驗基于ISPRS提供的Vaihingen數(shù)據(jù)集中復(fù)雜多植被城區(qū)場景,試驗結(jié)果表明,本文算法能夠有效區(qū)分植被與建筑物,實現(xiàn)建筑物準(zhǔn)確提取。
[Abstract]:It is difficult to distinguish vegetation points from building points in building extraction using LiDAR data. The use of aerial images to extract urban buildings can not effectively eliminate the shadow area vegetation. This paper combines LiDAR and aerial image two kinds of data sources. A building extraction algorithm based on the improved top hat transform and local binary pattern LBP height texture analysis is proposed. Firstly, the LiDAR data are netted by rules. The ground data points are extracted by the improved top cap transform, and then the normalized difference vegetation index (NDVI) value is calculated according to the aerial image, and the LBP elevation texture is calculated. Finally, the morphological operation was used to fill the holes in the building, and the detected building point was used as the seed point for regional growth. A complete set of building points is obtained. The experimental results show that the complex multi-vegetation urban area scenario is based on the Vaihingen data set provided by ISPRS. This algorithm can effectively distinguish vegetation from buildings and achieve accurate extraction of buildings.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金(2015JM6346)~~
【分類號】：P23
【正文快照】： 近年來,基于機(jī)載傳感器數(shù)據(jù)的城區(qū)目標(biāo)自動檢測已經(jīng)成為研究的熱點,機(jī)載LiDAR(lightdetection and ranging)系統(tǒng)不易受天氣、時段的影響,在地形測繪、環(huán)境監(jiān)測及武器精確制導(dǎo)的軍民事領(lǐng)域均得到了廣泛的應(yīng)用。建筑物是城市區(qū)域的重要目標(biāo),近幾年,基于LiDAR系統(tǒng)的建筑物自動檢

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本文編號：1472303